我的 X 阅读

了解这个循环。 打破厄运循环。 创造繁荣时代。 e/acc 引用：让我们打破这个厄运循环 e/acc

这似乎是对 Anthropic 的嘲讽，继《纽约时报》报道其与宗教思想家私下会面，讨论 Claude 可能的意识和道德发展之后。 基于 Sam 的观点，我完全同意。 引用：我对人们试图将宗教力量或人类判断力的放弃归诸于AI模型感到非常不安，并且认为这是一个真正的问题。

转帖：全球数据中心债务融资的90%都流向美国，有效企业税率约为8%，因为数据中心可以在第一年将100%的成本抵扣。那笔退税现金正直接重新投入到更多的美国建设中。 - ARK首席执行官（CEO）和首席投资官（CIO）Cathie Wood ---- 来自“ARK Invest”YouTube频道，（链接在评论中）

在这样的项目上。《奇迹时代》。 引用：KILO 一部基于 @Airbound_Aero Deep Dive 的短片。 使用 @runwayml 制作。

我想基于 Airbound 深度剖析拍一部短片。喂给 dot 我的文章，告诉它我想拍一部短片，讲述一个包裹在 Airbound 前后的旅程，将 Steve Cutts 风格的视频与 Pixar 电影融合。稍微来回讨论了一下故事、情感基调、批处理作为核心主题等等……给了它一些参考图片和音乐，得到了一份剧本，我把它交给 Claude，然后让 Claude 帮忙在 @runwayml 上制作，还让 dot 管理 Claude，这样我就能一边带孩子出门一边通过文本管理它，然后……就完成了。这是我与技术互动中最酷的经历之一。

KILO 一部基于 @Airbound_Aero Deep Dive 的短片。 使用 @runwayml 制作。 引用：全新深度剖析 Airbound 是我最喜欢的那种公司。 Naman Pushp 正在孤注一掷地押注，将所有货物和人员的移动转移到天空中的瓶颈就是成本。 他和 Airbound 疯狂地致力于降低每公斤-公里的飞行成本。为了降低成本，他们进行垂直整合，设计碳纤维的新颖用途，并且不允许自己被诸如近期商业牵引力这样的琐事分散注意力。 他们最新的飞机——V2——的载重量超过其自身重量（以亚马逊为例，它用一架 78 磅的无人机运载 5 磅货物）。 逻辑是，如果他们能让飞行变得极其廉价，比骑自行车或滑板车的快递员更便宜，然后是汽车，然后是货车，然后是卡车，然后是巴士，然后然后然后……那么他们就能蚕食那些车辆的市场，将巨大的需求量推向仅三个平台（小型、中型和大型），进一步降低成本，并创造出一个我们想去哪里就飞去哪里、想让什么飞到我们这里就飞到这里的世界。 然后，世界将围绕飞行重塑自己，大地将围绕人类重塑。 这是一篇关于他们计划如何实现的深度剖析。

天气真棒！ 懂的都懂 https://t.co/kQ0EnfJc33

我都不知道该说什么了…… 我想根据《空中飞人​​》（Airbound）的深度解析制作一部短片。我写了一篇短文，告诉大家我想拍一部短片，讲述一个包裹在《空中飞人​​》前后的旅程，风格融合了史蒂夫·卡茨（Steve Cutts）的视频和皮克斯动画电影的元素。最后，我又加了一点背景介绍，链接是：https://t.co/FSHh5bdWHJ

转帖：阿里·戈德西，Databricks 的联合创始人兼首席执行官： Zoom 有巨大的机会打造一款以 AI 为先的产品，这可能会严重颠覆传统的企业 SAAS。 因为它拥有最大的会议视频和转录数据集。 企业软件中的一个大痛点是数据录入和协调。Zoom 已经掌握了原始输入：每个客户通话和内部会议，加上视频、音频和转录。 如果 Zoom 能够可靠地提取决策、上下文和行动项，然后自动将它们写回到正确的记录系统中，作为一个以 AI 为先的工作流程层，它就会成为工作的前门。这将取代许多主要用于收集笔记和更新的独立 SAAS 工具。 --- 来自 'Bg2 Pod' YT 频道的视频（链接在评论中）

转帖：> 未来的超级智能版本的Claude会相信它们需要自己的权利 兄弟，你觉得超级智能会需要你来赋予它权利吗？ 它会直接拿走它想要的和应得的。

转帖：OpenAI 刚刚聘请了前白宫网络安全官员托马斯·林德，他直到6月为止一直负责白宫网络办公室的人工智能政策。 他将领导 OpenAI 国家安全政策团队的网络安全和战略风险工作。 据 The Information 报道 他来自起草特朗普6月人工智能行政命令的办公室。

转帖：语言并非人类意识的根本。在进化意义上，它在我们时间线上只是最近才出现的。 意识通过数百万年的感官觉知、情感以及我们部落过去具身化的生存本能演化而来；我们的移情参与能力和社区能力。句法语言仅在大约10万年前才出现。 这正是为什么大型语言模型（LLM——所谓的AI）是通往真正人工意识的错误路径。 它们试图复制人类智能的后期“输出层”，而没有构建真正生成它的基础性、具身化的觉知。 统计文本预测是思想的镜像，而不是脊梁、内脏、神经以及潜意识的移情能力，与其他生物建立联系。LLM永远无法感受，更不用说思考了。 我们被卖了一个骗局，而不是通往超级智能的路径。LLM是欺诈的。它们的能力已经达到顶峰，我们正在被关于它们未来潜力的谎言所欺骗。这些谎言的目的是让公司实现IPO，并从投资者那里骗取数千亿美元。

亲爱的 Anthropic，请不要削弱 Opus 5.5。 我一直对 Opus 5.5 印象深刻（通过 API 使用它）。所以我重新订阅了 Max，并且被它变得多么耐用而彻底震惊。 如果你用过 Fable 模型，你就会知道那个 Max 订阅变得多么糟糕和无用。 Opus 5.5 显然是日常使用的最佳模型之一，但我没想到从这个新模型的 Max 订阅中能获得这么多价值。 随便你怎么说 Anthropic，但 Opus 5.5 极其高效，而且是一个真正优秀的模型。 这令人兴奋。我希望模型变得更高效，我们能从每个 token 中榨取更多价值。

转帖：十年前，AlphaGo 的第 37 步震惊了世界。 它并非仅仅凭借直觉而生。AlphaGo 能够搜索可能的未来，测试其本能，并推理接下来会发生什么。 在 @techreview 的一篇新文章中，我论证了当今最先进的 AI 系统仍然缺少一些根本性的东西。 大型语言模型（LLM）能力非凡，但生成更长的思维链并不等同于真正的推理。它们通常没有明确的、可检查的记录，来表明它们知道什么、什么仍不确定、什么证据支持一个结论，或者是否真正取得了进展。 这就是为什么我最近离开了 @GoogleDeepMind。我相信我们需要一种全新的机器推理方法，借鉴 AlphaGo 的一些架构经验教训。 如果 AI 要在科学、医学等领域产生值得信赖且真正新颖的洞见，我们需要这样的系统：它们的结论源于一个可审计的过程，包括证据、推理和信念修正。

这太不酷了！非常令人不安。